Effect of moisture content on physical properties of some grain legume seeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was carried out to determine the effect of moisture content on physical properties of some grain legumes seeds such as kidney bean ( Phaselous vulgaris ), dry pea ( Pisum sativum ), and black‐eyed pea ( Vigna sinensis ) seeds. Three different moisture contents for each grain legume were evaluated. The average length, width, thickness, geometric mean diameter, and unit mass of seeds ranged from 16.66, 8.86, 7.17, 10.17mm, and 0.715g for kidney bean; 7.46, 6.02, 4.49, 5.85mm, and 0.158g for pea; 9.19, 6.96, 6.26, 7.32mm, and 0.255 g for black‐eyed pea at a moisture content of 8.21%, 8.20%, and 5.66% (wet basis), respectively. The sphericity, thousand‐seed mass (1000‐seed mass), and projected area increased, whereas the bulk and kernel densities linearly decreased with an increase in moisture content for each grain legume seed. The porosity, the volume of seed, and angle of repose increased for three grain legumes seeds, whereas the angle of repose decreased for black‐eyed pea seeds in the moisture contents studied. The static and dynamic coefficients of friction on various surfaces, namely, galvanised metal, chipboard, mild steel, plywood, and rubber also linearly increased with an increase in moisture content of each grain legume seed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».